생성형 AI를 활용한 콘텐츠 제작 기반 메이커 교육 프로그램 개발 - TMSI 모형에 따른 시각 디자인 전공 교육 사례

장순규

doi:10.15187/adr.2024.05.37.2.387

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자료유형: 학술저널

저자정보: 장순규 (계명대학교)

저널정보: 한국디자인학회 Archives of Design Research Archives of Design Research Vol.37 No.2 (Wn.150)

발행연도: 2024.5

수록면: 387 - 401 (15page)

DOI: 10.15187/adr.2024.05.37.2.387

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연구배경: 생성형 AI 등장으로 산업, 교육, 예술 분야는 변화하고 있다. 이는 전문적 테크닉을 학습하지 않아도 누구든 생성형 AI를 통해 높은 완성도의 글, 이미지, 영상을 생성할 수 있기 때문이다. 이에 생성형 AI를 바탕으로 한 새로운 디자인 교육 프로그램이 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 생성형 AI를 활용해 콘텐츠 제작을 하는 프로그램 개발에 집중했다.
연구방법: 본 연구는 생성형 AI 활용도가 높을 시각디자인 전공을 중심으로 프로그램을 개발했다. 그리고 글, 이미지, 영상을 생성하는 다양한 생성형 AI를 활용하여 콘텐츠를 제작하는 방식의 메이커 교육을 구성했다. 메이커 교육 구축을 위해 TMSI 모델을 바탕으로 15주차 교육 과정을 개설했다. 위 교육 프로그램에 참여한 학생을 중심으로 프로그램 전후 과정의 평가 및 인터뷰를 진행한다. 더하여 생성형 AI에 대한 인식을 확인하기 위해 교차검증을 진행하였다.
연구결과: 프로그램 참여자는 생성형 AI를 배우고 나서 자신감, 흥미, 공유에 대한 교육 만족감이 높아졌다, 그리고 프로그램 전후 평가 차이는 유의미했다. 그리고 교육 프로그램이 끝나고 생성형 AI를 작업 도우미로서 인식하는 것을 확인했다. 더하여 인터뷰에서 피험자는 쉽게 배워서 사용할 수 있고, 넓은 범위의 디자인 표현이 가능하기 때문에 긍정적이라 했다. 또한 디자인 작업 단계에서 콘셉트에 특화될 것이라 예측했다. 그리고 프롬프트와 여러 생성형 AI 작업 후기 공유는 추후 작업에 도움이 될 것이라 했다.
결론: 본 연구는 생성형 AI를 통해 콘텐츠를 제작하는 TMSI 모형 기반 교육 프로그램은 시각디자인 전공교육으로서 긍정적인 효과를 미칠 것임을 확인했다. 이에 프로그램의 단계 및 도구를 바탕으로 생성형 AI를 활용하는 시대의 교육에 도움이 될 수 있기를 바란다.

Background: Recently, design industries, education, and the field of art have been changing because of Generative AI. This is the reason why anyone can create high-quality writing, image, and video through Generative AI without learning professional techniques. Therefore, it is time for a new design education program based on Generative AI. For this reason, the research aims to develop a program that creates contents using Generative AI.
Methods: This research developed an education program focusing on the major of visual communication design while highly utilizing on Generative AI. The program was constructed by the methodology of maker education in order to creates contents by using various Generative AI tools that generate text, image, and video. To build maker education for the program, a 15-week curriculum was opened based on the Thinking-Making-Sharing-Improving(TMSI) model. Then, a student, who participated in the above educational program, evaluated and participated in an interview of the process before and after the program. A cross-validation was also conducted to confirm the perception of Generative AI.
Results: After learning the Generative AI, the participants in the program increased their satisfaction of education confidence, interest, and sharing. The difference in evaluation before and after the program was significant. When the program was completedover, I confirmed that the Generative AI recognized the relationship as a work assistant. In the interview, the subject said that the program was positive because Generative AI can be easily learned and used, and a wide range of design expressions are possible. Furthermore, I predicted that the concept would be specialized in the design process. The sharing of various Generative AI work reviews with a prompt would be helpful for future work.
Conclusions: This research confirms that the TMSI model-based program as maker education producing content through Generative AI will have a positive effect on education for a visual communication design major. I hope that the stage and tools of the program can be helpful in education in the era of using Generative AI.

#AI #Generative AI #Design Education #Maker Education #TMSI #생성형 AI #디자인 교육 #메이커 교육

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